可以说，DeepFM是目前最受欢迎的CTR预估模型之一，不仅是在交流群中被大家提及最多的，同时也是在面试中最多被提及的：
可以说，DeepFM 是目前最受欢迎的 CTR 预估模型之一，不仅是在交流群中被大家提及最多的，同时也是在面试中最多被提及的：
pandas是数据科学家必备的数据处理库，我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧
Capturing Delayed Feedback in Conversion Rate Prediction via Elapsed-Time Sampling(Arxiv2021)
马赛克图（mosaic plot），显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的100%堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度，并会被划分成段。可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。
首先让我们来看几张棒棒糖图。可以发现实际上就是一根柱子加上一个圆，其实类似传统的柱状图。但是它可以给我们更多的信息，因为圆和下面的棒子可以代表同一组数据，也可以代表两组数据。“糖”和“棒子”的颜色也一样，可以表示同一个信息也可以表示不同维度的信息。另外，我们还可以变成双头棒棒糖，在棒子的两端分别展现不同的数据。不喜欢传统的圆形？想要亲手DIY？也没有问题，我们可以把传统的圆形糖换成其他图片（比如漫威），以更加直观的展示信息。我们也可以在圈中标记具体的数值，让读者一目了然。
8月15日上海交通大学世界一流大学研究中心发布2015年“世界大学学术排名”。今年，哈佛大学蝉联榜首，剑桥大学排名第2，第3-5名依次是牛津大学、麻省理工学院和斯坦福大学。每年我们都会看到许许多多的排行榜，比如胡润富人排行榜，财富500强，慈善排名，城市竞争力排行，MBA商学院排名等，那么排行榜怎么做出来的呢？今天小编从技术角度为大家分享一下如何利用SPSS做排行榜技术排名。 综合排名是一项系统综合评估研究方法，焦点是如何科学、客观地将一个多维度、多评价指标问题综合成为一个单指标形式，
8月15日上海交通大学世界一流大学研究中心发布2015年“世界大学学术排名”。今年，哈佛大学蝉联榜首，剑桥大学排名第2，第3-5名依次是牛津大学、麻省理工学院和斯坦福大学。每年我们都会看到许许多多的排行榜，比如胡润富人排行榜，财富500强，慈善排名，城市竞争力排行，MBA商学院排名等，那么排行榜怎么做出来的呢？今天小编从技术角度为大家分享一下如何利用SPSS做排行榜技术排名。 综合排名是一项系统综合评估研究方法，焦点是如何科学、客观地将一个多维度、多评价指标问题综合成为一个单指标形式，利用产生的综合
#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏，且较平。（偏度为正，峰度为负） summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度，偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计，针对数值变量 #aggregate,f
人工神经网络是一个令人神往的研究领域，尽管当新手入门的时候它们可能会令人生畏。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
参考来源http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/410776234
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制，注意力Attention机制的最核心的公式为：
知乎上曾有人提问过，在欠缺时间积累优势的情况下，如何超越你前面的一个大神，我想关于工具的使用就是一个重要的因素，一件好的工具可以让我们的工作更加高效，甚至能影响到我们的工作习惯。这就像当你踩着自行车的时候，你的通勤范围可能是10公里以内，你无法意识到自己可以在一个小时之内去到100公里的地方，而当你开着汽车时，这样的距离却是你日常通勤的距离范围之内。接下来将开辟一个工具篇的系列，该系列将推荐相关让硬件工作更加高效的实用工具。
1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
我们来讨论下PCB DFM的重要性，DFM即Design For Manufacturing，中文解释是可制造性设计。
Hadley Wickham撰写的ggplot2[1]是好用的软件包，是可视化工具的必备包。但是，需要知道ggplot2一定的理论与原理，对新手来说，入门门槛还是比较高的。
距离第一次推荐DFM软件已经过去一年，这一年来DFM软件的开发人员做了诸多优化，包括使用过程中一些bug的修复。
对于硬件工程师而言，最紧张的时间节点就是发板前夕，画好的PCB要出Gerber文件给工厂，这Gerber文件是一定要仔仔细细检查，以前我一直用CAM350，这种检查纯靠“眼力”，简单的板子还好，遇到复杂的板子，纯靠肉眼检查的话，难免有遗漏，以至于每次发板，总是提心掉胆，尤其是第一版硬件。
ggpubr-专为学术绘图而生 由Hadley Wickham创建的ggplot2(https://ggplot2.tidyverse.org/)非常好用的可视化包了，但是由ggplot2绘制的图形通常不能直接用于发表，还需要经过一定程度的编辑，对于不少那么会编程的研究人员而言可能并不是特别友好。 因此，ggpubr应运而生，它提供了简单易用的函数，用于绘制定制的高质量图，可以直接用于发表。 以下演示官方教程： 1Sys.setlocale('LC_ALL','C') 2library(ggpubr)
今天开始更新机器学习系列，近日主要研究机器学习基石以及西瓜书等方面的学习，本文将更新机器学习基石的相关笔记。
注意力机制（Attention），之前也是一直有所听闻的，也能够大概理解 Attention 的本质就是加权，对于 Google 的论文《Attention is all you need》也只是一直听闻，现在乘着机会也是好好读一读。
除此之外，还有两种不常见的：参见：https://www.cnblogs.com/mfrank/p/14051513.html
本文将从单头Attention工作原理、多头Attention工作原理、全连接网络工作原理三个方面，实现一文搞懂Transformer的工作原理。
7 月 12 日，思必驰「东风生万物」DFM-2 大模型发布会后，我习惯性地询问工作人员是否提供大会速记，对方略微一愣，我才发觉这个问题已经过时。
做硬件的都知道，Gerber发给工厂后都会有EQ（Engineering Question，工程问题）的确认步骤。
上一篇文章结束了时间序列型图表的绘制，我们掌握了以下的绘制方法（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。：
小伙伴们有没有经历过辛辛苦苦，加班加点设计的PCB，终于发出去制版了，接下来焦急并且忐忑地等待回板，焊接，验证，一上电，挂了...自己费力不讨好且不说，耽误项目周期才是心头大事，又开始紧急的排查，找问题...最终发现，是打过孔，地线跟电源搞一起去了，但是在做DRC检查的时候却没报错。难道去怪PCB设计软件的锅，没人会理的，为什么别人用都没问题，一把辛酸泪，费力不讨好。
柱状图的介绍就先到这里，其他可替代柱状图的图形包含棒棒糖图（Lollipop）、环形柱状图等未在本文中展开介绍，有兴趣的小伙伴可参考文章最后的参考资料。
Delphi程序的郁闷之处就在于各种第三方的库处理起来太麻烦了，总是有人喜欢引入一些从来没见过的东西，于是编译的时候就变得非常蛋疼，不是库不好找而是不同的版本导致出现各种错误。比如alphacontrols这个鸟插件就测试了n个版本。其实这个不是最蛋疼的，最蛋疼的是处理完了所有的错误之后编译出现问题了：[DCC Error] E2161 Error: RLINK32: Unsupported 16bit resource in file “.dfm”
sql的事务 1 sql 2 create database model 3 go 4 use model 5 go 6 create table Stu( 7 id int , 8 name varchar(200) 9 ) 10 go 11 select * from Stu 12 go 13 begin transaction cc 14 begin 15 --print @@Trancount 16 insert into Stu (id,name) values(1,'33
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
深度学习入门系列1：多层感知器概述 深度学习入门系列2：用TensorFlow构建你的第一个神经网络 深度学习入门系列3：深度学习模型的性能评价方法 深度学习入门系列4：用scikit-learn找到最好的模型 深度学习入门系列5项目实战：用深度学习识别鸢尾花种类 深度学习入门系列6项目实战：声纳回声识别 深度学习入门系列7项目实战：波士顿房屋价格回归 深度学习入门系列8：用序列化保存模型便于继续训练 深度学习入门系列9：用检查点保存训练期间最好的模型 深度学习入门系列10：从绘制记录中理解训练期间的模型行为 深度学习入门系列11：用Dropout正则减少过拟合 深度学习入门系列12：使用学习规划来提升性能 深度学习入门系列13：卷积神经网络概述 深度学习入门系列14：项目实战：基于CNN的手写数字识别 深度学习入门系列15：用图像增强改善模型性能 深度学习入门系列16：项目实战：图像中目标识别 深度学习入门系列17：项目实战：从电影评论预测情感 深度学习入门系列18：循环神经网络概述 深度学习入门系列19：基于窗口（window）的多层感知器解决时序问题 深度学习入门系列20：LSTM循环神经网络解决国际航空乘客预测问题 深度学习入门系列21：项目：用LSTM+CNN对电影评论分类 深度学习入门系列22：从猜字母游戏中理解有状态的LSTM递归神经网络 深度学习入门系列23：项目：用爱丽丝梦游仙境生成文本
摘要：本篇重点介绍了Transformer中attention的来龙去脉。首先回顾了Transformer中注意力机制的计算流程；然后通过图解的方式详细介绍了self-attention，剖析公式理解self-attention核心是经过注意力机制加权求和；最后对比了Transformer中attention和self-attention的区别和联系，不仅要理解注意力机制的计算流程，而且要明白注意力机制背后的意义。对于希望进一步了解Transformer中attention机制的小伙伴可能有所帮助。
微软放弃Sandcastle有些年头了,微软最近开源了全新的文档生成工具DocFX，目前支持C＃和VB，类似JSDoc或Sphinx，可以从源代码中提取注释生成文档之外，而且还有语法支持你加入其他的文件链接到API添加额外的说明，DocFX会扫描你的源代码和附加的文件为你生成一个完整的HTML模版网站，你可以自己通过模版定制，目前已经内嵌了几个模版，包括静态的HTML页面和AngularJS页面。你还可以自己定制模版，具体参考 how to create custom template。 源代码： http
message 参数：Message参数能够在编译信息输出窗口输出相应的信息，这对于源代码的信息控制特别重要，其使用方法为：
DataFlow Manager(DFM)是NiFi用户，具有添加，删除和修改NiFi数据流组件的权限。
默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
R 语言在统计分析方面起了很大的作用，并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包，而是总结一下R语言自带的统计学函数。 一、统计学数据的生成函数： norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值 sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲
文章目录 揭开 LVS 神秘的面纱 一 前言 二 认识 LVS 三 了解三种模式 3.1 Virtual Server via Network Address Translation（VS/NAT） 3.2 Virtual Server via IP Tunneling（VS/TUN） 3.3 Virtual Server via Direct Routing（VS/DR） 四 每种模式的优缺点 4.1 NAT 模式 4.
随着 Android Studio 4.0 稳定版的发布，有人对于 Feature-on-Feature Dependencies 的作用提出了疑问，表示不理解，通过本篇将介绍它在 Android Studio 4.0 新版本中的作用。
在windows下可以通过QueryPerformanceFrequency()和QueryPerformanceCounter()等系列函数来实现计时器的功能。
源码：https://github.com/dotnet/docfx 下载：https://github.com/dotnet/docfx/releases 说明：https://github.com/OpenLiveWriter/OpenLiveWriter/issues/203 详细：http://dotnet.github.io/docfx/tutorial/docfx_getting_started.html 微软最近开源了全新的文档生成工具DocFX，目前支持C＃和VB，类似JSDoc或Sp
人工神经网络是模拟人脑的神经网络，用以实现人工智能的机器学习技术。我们知道，人脑可以说是世界上最复杂最精妙的系统之一，它由千亿计的神经元细胞组成。各个神经细胞相互链接，彼此之间传递电信号。从而造就了人类高于其他物种的思维能力。科学家受到人脑神经元的启发从而提出了人工神经网络的设想，使得人工智能的实现不再遥不可及。
雷锋网 AI 研习社消息，IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测比赛近日落下帷幕，本次比赛为阿里妈妈与 IJCAI2018、天池平台联合举办，总奖池 37000 美元，共吸引到 5204 支队伍参赛。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
